怎么转笔图解_旋转笔如何换笔芯
GPT-4与强化学习强强联手，引领机器人未来的可能性。
GPT-4是一个出类拔萃的学生，在吸收了大量人类数据后，它已经掌握了各领域的知识，甚至在与数学家的交流中能带来新的启发。它也化身为一流的教育者，教授复杂的知识和技巧给机器人。
这款名为Eureka的机器人是英伟达等多所高校和公司联合研究的结果。该研究结合了大型语言模型和强化学习的成果。GPT-4被用来完善奖励函数，而强化学习则用来训练机器人控制器。
借助GPT-4的编程能力，Eureka拥有了出色的奖励函数设计能力。其自主生成的奖励在83%的任务中超越了人类专家的水平。这种能力使机器人能够完成一系列高难度任务，如转笔、打开抽屉和柜子、抛球接球和盘球、操作剪刀等。尽管目前这些成就主要是在虚拟环境中实现的。
值得一提的是，这项研究是完全开源的，以便让所有人都能接触到其魅力。
大型语言模型（LLM）在机器人任务的高级语义规划方面表现出色，但它们是否能够学习复杂的低级操作任务，如转笔，仍是一个悬而未决的问题。现有的尝试需要大量的领域专业知识来构建任务提示或只能学习简单的技能，远未达到人类的灵活性。
强化学习（RL）在灵活性及其他方面取得了显著的成果。但奖励函数的设定需要人类设计师的精心构建和编纂，而且在实践中常需进行奖励塑造。由于许多现实世界的强化学习任务只提供难以利用的稀疏奖励，因此设计一个能提供渐进学习信号的通用奖励编程算法显得尤为重要。
EUREKA（Evolution-driven Universal REward Kit for Agent）算法应运而生。该算法在多个开源RL环境中实现了人类水平的奖励设计性能，包括各种机器人形态的任务。EUREKA的自主生成的奖励在83%的任务中超越了人类专家的水平，并实现了平均归一化改进。
EUREKA的通用性得益于三个关键的算法设计选择：将环境作为上下文、进化搜索和奖励反思。其核心在于将环境代码作为上下文直接提供给LLM，从而在没有任何特定任务提示或奖励模板的情况下生成有效的奖励代码。
该算法通过进化搜索和奖励反思来不断完善奖励函数。实验部分对Eureka进行了全面的评估，包括其生成奖励函数的能力、解决新任务的能力以及对人类各种输入的整合能力。在各种任务和环境中，Eureka都展现出了强大的性能和潜力。
对于想要实现机器人的灵巧手不停地转笔这样的任务，Eureka通过结合人类反馈和自动反馈，能够生成新颖且有效的奖励函数，指导智能体完成复杂的操作任务。
GPT-4与强化学习的结合以及Eureka的研究成果为我们展示了机器人未来的可能性。随着技术的不断发展，我们有理由相信机器人将在更多领域展现出人类的智慧和力量。
